Qué hacer y no hacer en analítica de pequeños negocios

Como dueño de un negocio, tiene muchos datos a tu disposición. Vanessa Pham, analista de datos experta y cofundadora de la marca de alimentos Omsom, te ayuda a identificar los primeros pasos que debes dar para decidir qué datos son más importantes para tu negocio y cómo utilizarlos de la mejor manera posible.

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Si tienes y operas un pequeño negocio, aprender a trabajar con datos e integrarlos en la toma de decisiones puede resultar desalentador. Entre preparar a tu equipo para el éxito, garantizar que las operaciones diarias se lleven a cabo sin problemas y administrar el flujo de caja, ya hay mucho trabajo y aprendizaje por hacer. Sin embargo, invertir un poco de tiempo por adelantado para familiarizarte con el uso de análisis de datos en tu pequeño negocio puede ser muy útil en todos los aspectos de tu compañía. 

En mi vida anterior, fui consultora de gestión y asesoraba a empresas Fortune 500 en sus desafíos estratégicos más difíciles. Y, si bien aprendí mucho sobre datos y analítica de pequeños negocios, tuve que adaptar y enfocar mis habilidades una vez que inicié mi propio pequeño negocio con mi hermana. Al haber asesorado a varios empresarios, he perfeccionado algunos principios rectores a la hora de aprovechar la analítica para pequeños negocios. Estos son algunos de mis consejos clave sobre lo que hay que hacer y lo que no.

SÍ:

1. Ten muy claro qué problema estás resolviendo o qué decisión estás tomando. 
Con la abundancia de software y herramientas de recopilación de datos que están a disposición de los pequeños negocios, decidir dónde comenzar y qué datos observar puede ser abrumador. Por lo tanto, lo mejor es trabajar hacia atrás desde el problema o la decisión en cuestión: ¿qué es lo que más hay que mejorar de tu negocio? ¿Qué decisiones son más urgentes o tienen un mayor impacto para tu negocio? Una vez que hayas determinado eso, puedes ir directamente a las fuentes de datos más importantes y concentrarte bien en tu método para analizar los datos. 

2. Dedica un poco de tiempo a limpiar tus datos y céntrate en lo que podría dificultar tus conclusiones. 
Seamos sinceros: los datos pueden ser muy confusos. Hay errores de los usuarios al introducir los datos, existen valores atípicos que pueden alterar los cálculos y existen también todos los matices de tu negocio que pueden afectar a los datos de formas que no puedes prever. Incluso con todas estas complejidades, el conocimiento basado en los datos puede valer la pena; solo tienes que poner un poco de empeño para preparar la analítica de tu pequeño negocio.

El primer paso es pensar en tu negocio e identificar los datos que necesitan limpieza. En otras palabras, ¿qué datos podrían ser incorrectos, poco claros o redundantes, o estar desactualizados? Por ejemplo, ¿tienes diferentes tipos de clientes que debes tratar de forma distinta a la hora de analizar los datos? De ser así, te convendrá agruparlos e incorporar ese matiz en base a lo que sabes sobre tu negocio y tus procesos internos.

3. Intenta sacar a la luz "la historia" con tus hallazgos y cuéntala a tu equipo o a otras partes interesadas. 
Las cifras, los números y los datos no son significativos fuera de contexto. Para que tus hallazgos analíticos tengan el mayor impacto posible, debes contar una historia. En primer lugar, prepara el escenario para el público: ¿cuál es el desafío o la decisión en cuestión? ¿Cómo llegamos aquí? En segundo lugar, explica los aprendizajes y los aspectos destacados de forma breve para que el público pueda asimilar la información más importante. Por último, comparte las estadísticas, los detalles, las tablas o los gráficos que refuerzan tus conclusiones. La primera mitad de la batalla consiste en adquirir la información, pero la segunda mitad (y tal vez la más importante) es convertir la información en mejoras y optimizaciones dentro del negocio. Para posibilitar ese cambio, es fundamental contar una historia fascinante para movilizar a tu equipo.

NO:

1. No observes los datos de forma aislada: asegúrate de aplicar tu intuición y tu experiencia operativa directa. 
Los números y los datos sin dudas tienen mucho potencial en cuanto a lo que pueden enseñarnos, pero no los interpretes como lo único que importa. El análisis solo puede llevarte hasta cierto punto; para que verdaderamente se convierta en aprendizajes tangibles, se debe interpretar, contextualizar y aplicar. Aquí es donde todo el conocimiento, la información cualitativa y el instinto del operador pueden unirse a los hallazgos analíticos para dar lugar a una visión crítica. 

2. No te embarques en una tarea imposible: trata de concentrarte en los datos y la información útil que tengan el mayor impacto en tu negocio. 
Cuando trabajaba como consultora de gestión, hacíamos muchos análisis para proporcionar todo tipo de información a nuestros clientes, pero la información más significativa podía ayudarlos a "dirigir el barco", tomar decisiones críticas e impulsar mejoras tangibles en su negocio. 

Para los pequeños negocios que tienen recursos limitados, muchas veces solo podemos permitirnos centrarnos en los conocimientos que pueden aportar un valor real y ayudar a tomar mejores decisiones de gestión. En mi experiencia, la mejor manera de generar información útil es centrarse en los aprendizajes que están directamente relacionados con las necesidades más urgentes del negocio. Por ejemplo, si el índice de recomendaciones de clientes de un negocio es bajo, un buen punto de partida sería encuestar a los clientes para obtener su opinión y analizar comentarios en línea para obtener información crítica.

En mi experiencia, la mejor manera de generar información útil es centrarse en los aprendizajes que están directamente relacionados con las necesidades más urgentes del negocio.

Al fin y al cabo, como propietario de un negocio con recursos limitados y aún menos tiempo, necesitas herramientas que tengan un impacto significativo en tu negocio con un mínimo esfuerzo. A la hora de integrar y analizar datos en la toma de decisiones, seguir las pautas anteriores te ayudará a adoptar un enfoque pragmático y centrado para que puedas aprovechar el análisis de datos al máximo.

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